微观尺度城市热环境影响因素分析研究——以深圳市罗湖区为例

城市热环境状况是衡量城市生态环境状况的重要指标之一,直接关系到城市人居环境质量、居民健康状况,以及城市的可持续发展。以人口、经济、产业、建筑等为代表的的社会因素是影响城市热环境的主要驱动力因素之一,然而目前相关研究仍主要集中在宏观尺度。以Landsat-8 TIRS为数据源,以深圳市罗湖区为研究区,研究微观尺度多种社会因素对城市热环境的影响机制,揭示城市内部空间热环境的成因。首先,通过计算热岛强度与热岛比例指数分析罗湖区热环境空间分布;然后,应用Pearson相关系数分析微观街区尺度建设用地比率、绿地比率、毛容积率、人口密度等自然、社会因素与城市热环境的相关性;最后,基于统计直方图分析具有不同人文功能属性建设用地对城市地表热环境的影响机制。研究结果表明:由于罗湖全区的生态用地比例较高,热环境状况总体较好,然而由于生态用地分布极不均匀,建成区内的部分区域热岛比例指数较高,城市热岛效应较严重;在微观街区尺度,4种指标与热岛比例指数的相关性由大到小依次为:绿地覆盖率(-0.91)、毛容积率(0.76)、人口密度(0.67)、建设用地比率(0.64);对7种具有人文功能属性的土地利用类型,其对地表热环境的影响由大到小依次为:物流仓储用地、交通设施、工业用地、商业服务业用地、公共管理与服务、居住用地、市政公用设施。研究成果不仅能为快速发展城市土地利用规划提供参考,也对城市热环境管理和城市热岛效应减缓措施的提出与施行具有实践意义。     

2010-2019年粤港澳大湾区甲醛柱浓度时空分布及影响因子研究

基于Aura卫星OMI传感器的甲醛逐日数据,开展了2010—2019年粤港澳大湾区对流层甲醛垂直柱浓度的时空变化研究,并应用气象、植被和社会经济数据,对甲醛柱浓度变化的影响因子进行了分析.结果表明:2010—2019年粤港澳大湾区甲醛柱浓度呈波动起伏的变化特征,季节均值变化趋势与年度均值变化趋势相似,秋季季节浓度均值最高,其后依次为春季、夏季、冬季;在空间上,2010—2019年甲醛柱浓度均呈现自西北向东南逐渐降低的趋势,在甲醛柱浓度变化趋势上,粤港澳大湾区大部分区域呈现缓慢增加的趋势;针对不同土地覆盖类型,春季,绿地上空甲醛柱浓度高于建筑用地与耕地,夏、秋、冬季,建筑用地上空甲醛柱浓度略高;在空间分布稳定性上,受地形、土地覆盖类型和气象条件影响,西北部稳定性较强,南部珠江入海口处稳定性较弱;自然因子和人为因子对甲醛柱浓度的增长都有一定的贡献,其中,生产总值、汽车保有量、能源消耗量等人为因子对甲醛柱浓度的影响更为显著.     

基于OMI数据的成渝城市群对流层NO2浓度遥感监测

利用Aura卫星的OMI（Ozone Monitoring Instrument）传感器最新版对流层NO2垂直柱浓度数据产品，结合线性拟合、趋势分析和空间自相关分析等方法，系统分析了2005~2017年成渝城市群对流层NO2垂直柱浓度的时空特征及变化趋势。结果表明：OMI对流层NO2柱浓度数据与成渝城市群NO2地面监测数据变化趋势基本一致，且存在良好的相关性；时间上，2005~2012年NO2年均柱浓度增加明显，增幅达52.38%，2012年后呈下降趋势。NO2柱浓度季节变化明显，浓度水平基本为：冬季>秋季>春季>夏季。NO2柱浓度月均值具有类似于正弦函数的周期性，1年一个周期，低值出现在每年的7、8月，高值出现在11、12和1月；空间上，经济较发达地区的NO2浓度大于经济欠发达地区。2005~2012年99.58%的区域NO2浓度上升,2012~2017年80.50%的区域NO2下降，但是成渝城市群边缘的山区NO2浓度依然呈增长趋势。成都、重庆对流层NO2柱浓度具有明显的局部空间正相关特性。     

基于DMSP/OLS夜间灯光数据的成渝城市群碳排放时空动态特征研究

基于1992—2013年国防气象卫星计划(DMSP/OLS)夜间灯光数据和能源统计数据,对成渝城市群碳排放进行研究,应用空间自相关模型,并结合趋势分析和地理信息系统(GIS)空间分析方法,探究成渝城市群碳排放时空变化规律。研究结果表明:(1)基于DMSP/OLS夜间灯光数据估算的碳排放与基于能源消耗统计数据计算的碳排放动态变化趋于一致,且存在较好相关性;(2)1992—2013年成渝城市群碳排放增加趋势明显,碳排放增加区域面积高达76.26%,分布在成都、重庆主城及周围德阳、璧山等地区,碳排放不变或降低区域零散分布在研究区边缘地带,面积占比23.74%;(3)成渝城市群所有年份的全局空间自相关系数(Ⅰ)值均大于0,表现出较强空间自相关性,且在研究时段Ⅰ值总体呈增长趋势,说明其空间集聚性持续增强;(4)成渝城市群碳排放空间集聚模式主要为高-高集聚型、低-低集聚型,两者空间分布动态变化均呈增加模式,高-高集聚区域主要分布在成都、重庆主城以及邻近县域,低-低集聚区域主要零散分布在边缘相对落后地区,表明成渝城市群碳排放空间分布具有极强的相互依赖性。